学而时习之，不亦说乎！机器学习之！实战乎！
本期教材本期为大家发放的教材为：机器学习实战高清版（中文版+英文版+源代码）
作者简介
Peter Harrington
拥有电气工程学士和硕士学位，他曾经在美国加州和中国的英特尔公司工作7年。Peter拥有5项美国专利，在三种学术期刊上发表过文章。他现在是Zillabyte公司的首席科学家，在加入该公司之前，他曾担任2年的机器学习软件顾问。Peter在业余时间还参加编程竞赛和建造3D打印机。
内容简介
机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。
本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。
全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。
领取方式 请需要领取本期教程的朋友，在公众号后台回复“0054”获取下载链接哦！（应广大粉丝的要求，教材将存放在百度云盘上，但是，因云盘的存储空间有限，链接有效期为7天哦，请大家抓紧时间下载） 往期教材第1期：
1、人工智能绪论
2、人工智能及其应用（蔡自兴、第三版）
第2期：
1、Deep Learning(谷歌科学家出品)
2、人工智能的原理与方法（西工大、马宪民教授）
第3期：
1、人工智能导论（清华大学）
2、高级人工智能（中科院研究生教学丛书）
3、人工智能及其应用（第四版）
4、人工神经网络原理及仿真实例
5、增强学习导论（加拿大阿尔伯塔大学著名增强学习大师 Richard S. Sutton 教授的经典教材，英文）
6、神经网络与深度学习-斯坦福技术报告（2016年翻译）
第4期：
1、蔡自兴教授人工智能教学视频（时长180分钟，共6节课）
第5期：2016世界人工智能大会、世界机器人大会、中国计算机大会的各位大牛的现场报告、PPT等，目录如下：
1、中科院谭铁牛：大数据时代的模式识别
2、新智元：中国人工智能产业发展报告
3、中国自动化学会副理事长王飞跃教授：《人工智能名人堂：纪念与欢庆》
4、微软人工智能首席科学家邓力：深度学习十年简史和人工智能未来展望
5、小ｉ机器人总裁兼 CTO 朱频频：《小ｉ机器人助力，让 Bots 无处不在》
6、清华大学张钹院士起底： 后深度学习时代的人工智能
7、中科院包云岗：剖析 ——如何降低云计算数据中心的成本？
8、南京大学黄宜华教授： 50 张 PPT 剖析 Alluxio 及其应用
9、南京大学周志华教授 ：《机器学习：发展与未来》
第6期：机器学习相关教材（一）
1、机器学习导论 第二版
2、一天搞懂深度学习--台湾大学电机工程学助理教授李宏毅（PPT）
第7期：机器学习相关教材（二）
1、江苏大学 成科扬 深度学习的基本理论与方法 PPT
2、北京理工大学 范进中 深度学习入门理论 PPT
3、北京邮电大学 肖达 浅谈深度学习 PPT
4、北京 余凯等 深度学习的昨天、今天和明天 论文
第8~24期：
中科院史忠植研究员《高级人工智能》的教学视频 1-86讲
第25期：
《人工智能 另一种现代方法（第三版）》、《人工智能基础》
第26~34期：
斯坦福大学公开课视频《机器学习》第1-20讲 吴恩达（英文名：Andrew Ng） 主讲
第35~41期：
业界大牛中文教学视频《深度学习：基础》第1-28讲
第42~48期：
业界大牛中文教学视频《深度学习：进阶》第1-28讲
第49期：
数学基础课程：《漫画线性代数》和《微积分超入门》
第50期：
数学基础课程：北京大学张筑生老师的《数学分析新讲》一、二、三册
第51期：
数学基础课程：概率论教程、机器学习中的数学基础
第52期：
人工智能（复杂问题求解的结构和策略）、人工智能哲学
第53期：
AI圣经《深度学习》（Deep Learning）中文版
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